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Enregistrement W4367600441 · doi:10.1097/pcc.0000000000003266

Measuring Energy Requirements of Traumatic Brain Injury Patients in Pediatric Intensive Care With Indirect Calorimetry: A Comparison With Empiric Methods*

2023· article· en· W4367600441 sur OpenAlexaffabout
Megan R. Beggs, Allison Ashkin, Bodil Katrine Larsen, Daniel Garros

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensStollery Children's HospitalWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlasgow Coma ScaleTraumatic brain injuryGold standard (test)Pediatric traumaPediatric intensive care unitEnergy expenditureEnergy requirementCohortIntensive carePediatricsEmergency medicineResting energy expenditureRetrospective cohort studyInjury preventionPoison controlIntensive care medicineSurgeryInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Energy requirements following moderate or severe pediatric traumatic brain injury (TBI) have not been fully elucidated. Indirect calorimetry (IC) is the gold standard for measuring resting energy expenditure (MREE) in PICU. However, technical complexity limits its use. We aimed to determine whether MREE differs from standard of care energy estimation and delivery in a cohort of pediatric patients following moderate to severe TBI during PICU admission. DESIGN: Retrospective case series study. SETTING: Single-center, 16-bed general PICU in Canada between May 2011 and January 2019. PATIENTS: Children (0-18 yr) admitted to a PICU for moderate (Glasgow Coma Scale [GCS] 9-12) to severe TBI (GCS < 9) and had an IC study performed while mechanically ventilated. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: During the study period, 245 patients were admitted with the diagnosis of trauma with TBI. The study includes a convenience sample of 26 patients with severe ( n = 23) and moderate ( n = 3) TBI who underwent a total of 34 IC measurements. MREE varied considerably from 29% to 144% of predicted energy expenditure. Using Bland-Altman comparative analysis, neither Schofield nor World Health Organization predictive equations were in agreement with MREE. Only one measurement revealed that the patient was appropriately fed (energy provided in nutrition support was within 10% of MREE); 10 (38%) measurements revealed overfeeding and 15 (58%) underfeeding at the time of testing. CONCLUSIONS: The present study adds to the small body of literature highlighting the limitations of predictive equations to evaluate energy requirements following moderate to severe pediatric TBI. IC, when feasible, should be used as the preferred method to orient PICU teams to feed such vulnerable patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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